# Регрессионный анализ и бутстреп для выбора района нефтедобычи

## Описание проекта
Компании «ГлавРосГосНефть» нужно решить, где бурить новую скважину. Вам предоставлены пробы нефти в трёх регионах: в каждом 10 000 месторождений, где измерили качество нефти и объём её запасов. Постройте модель машинного обучения, которая поможет определить регион, где добыча принесёт наибольшую прибыль. Проанализируйте возможную прибыль и риски техникой Bootstrap.

Данный проект представляет собой выбор локации нефтедобывающей скважины с учетом доходности и рисков, расчитанных с помощью бутстрепа и регрессионного анализа. Это учебный проект Яндекс.Практикума. Область применения проекта: ML, BI, микро-экономический анализ, A/B тестирование, инвестиции, нефтедобыча.

## Стек
Python, Pandas, Sklearn, Bootstrap, микро-экономика, A/B тест

## Ссылки проекта
- [Тетрадь проекта](notebook.ipynb)
- [HTML версия тетради](https://microsegment.ru/portfolio/bootstrap_regression_profitabilityanalysis_oilproduction/)
